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昆山台功精密机械有限公司刘兵获国家专利权

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龙图腾网获悉昆山台功精密机械有限公司申请的专利一种基于参数自优化的数控立磨智能控制系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120722819B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202511205351.0,技术领域涉及:G05B19/042;该发明授权一种基于参数自优化的数控立磨智能控制系统是由刘兵;戴洋兵设计研发完成,并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于参数自优化的数控立磨智能控制系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于参数自优化的数控立磨智能控制系统,涉及工业粉磨技术领域,该系统通过布设的传感器组实时采集立式辊磨机的磨辊数据,并传输至数控立磨智能控制系统进行预处理构建受力耦合数据组和结构响应数据组。通过计算加载异构性指数ηload与加载异构分界阈值Tη进行加载异构评估,当存在加载异构时计算扰动回返趋势指数βrb。通过计算加载压强重构指数Pyq与预设第一压强调控临界阈值TP1和第二压强调控临界阈值TP2进行反弹失效风险评估,根据评估结果生成调节指令,若连续三轮调整均未达效益标准,自动判定为机械故障并生成预警。该系统可实现加载异构状态识别、扰动趋势判断及风险响应调控的全过程智能闭环。

本发明授权一种基于参数自优化的数控立磨智能控制系统在权利要求书中公布了:1.一种基于参数自优化的数控立磨智能控制系统,其特征在于:包括数据采集模块、异构识别模块、重构调控模块和控制执行模块; 所述数据采集模块用于依据设置在数控立磨设备不同部位的传感器组,实时采集立式辊磨机的磨辊数据,并实时传输至数控立磨智能控制系统进行预处理获取受力耦合数据组和结构响应数据组; 所述数据采集模块包括数据采集单元和数据处理单元; 所述数据采集单元用于依据设置在数控立磨设备不同部位的传感器组,实时采集立磨机的磨辊数据; 所述传感器组包括应力传感器、对称式单轴加速度计、电流互感器、三轴加速度传感器、热电偶和压差传感器; 所述应力传感器用于安装在磨辊接触面下方和轴承座区域,实时采集磨辊接触区法向应力yl; 所述对称式单轴加速度计用于分别安装于两个磨辊臂支撑结构的对称位置,实时采集磨辊左右振动差值ad; 所述电流互感器用于布置在主驱动电机进线回路与PLC连接前端,实时采集主驱电机负载电流Ir; 所述三轴加速度传感器用于垂直布置于磨盘基座侧壁上方和磨腔壳体内壁中轴附近,实时采集区域振动主频fv; 所述热电偶用于布置在磨腔顶部回风道入腔端口处,实时采集磨腔局部温度Tm; 所述压差传感器用于安装于磨腔上部抽风管路,实时采集磨腔区域负压Pv; 所述异构识别模块用于依据受力耦合数据组计算获取加载异构性指数ηload,并与预设加载异构分界阈值Tη进行加载异构评估,并在评估为磨辊存在加载异构时执行反弹干扰分析指令; 所述重构调控模块用于执行反弹干扰分析指令,依据结构响应数据组计算扰动回返趋势指数βrb,再与加载异构性指数ηload进行关联计算获取加载压强重构指数Pyq,再与预设第一压强调控临界阈值TP1和第二压强调控临界阈值TP2进行反弹失效风险评估; 所述重构调控模块包括干扰剔除单元和重构分析单元; 所述干扰剔除单元用于在加载异构评估为磨辊存在加载异构时,执行反弹干扰分析指令; 所述反弹干扰分析指令用于依据结构响应数据组内的参数进行关联计算,分析立式辊磨机各加载异构区段的扰动回返状态,以确定立式辊磨机各加载异构区段的扰动回返趋势指数βrb,反映多源响应耦合异常所引发的瞬态干扰回涌特征,具体为:,式中,n表示磨辊总分段数,fv,i、Tm,i和Pv,i分别表示第i区段的区域振动主频fv、磨腔局部温度Tm和磨腔区域负压Pv,ε表示防除零微扰项,取值为0.001; 所述重构分析单元包括反弹干扰分析单元和风险评估单元; 所述反弹干扰分析单元用于依据加载异构性指数ηload和扰动回返趋势指数βrb进行关联计算,获取加载压强重构指数Pyq,综合分析区域反弹干扰风险,具体为:;式中,Pbase表示系统设置的标准压强值,tanh表示双曲正切函数,α表示控制灵敏度因子,依据调试经验进行设定为1.2,表示全区域内最大扰动回返趋势指数,表示全区域内加载异构性指数的均值,ε表示防除零微扰项,取值为0.001; 所述控制执行模块用于实时接收反弹失效风险评估后的调控指令,并依据调控指令执行优化调节,在连续三次优化调节均未达到效益标准时,生成机械故障信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人昆山台功精密机械有限公司,其通讯地址为:215313 江苏省苏州市昆山市周市镇陆杨杜家路318号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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